下面是“使用Python实现Excel的Vlookup功能”的完整实例教程，包括以下步骤：
一、环境准备
- 安装Python
首先需要安装Python，可以从官网下载安装包，选择对应系统的版本进行安装。本教程使用的是Python 3.6版本。
- 安装pandas库
在安装Python后，需要安装pandas库，可以使用如下命令进行安装：
pip install pandas
二、读取数据
在实现Vlookup功能前，需要先读取需要进行操作的数据。我们使用pandas库读取Excel数据，可以使用如下代码：
import pandas as pd
# 读取需要进行操作的数据
data1 = pd.read_excel('data1.xlsx')
data2 = pd.read_excel('data2.xlsx')
其中，data1.xlsx和data2.xlsx分别是需要进行操作的两个Excel文件。
三、使用Vlookup实现数据关联
使用Vlookup实现数据关联可以使用pandas库中的merge函数，具体代码如下：
merge_data = pd.merge(data1, data2, on='key')
其中，data1和data2分别是需要进行合并的两个数据集，key是两个数据集关联的列名。
四、将结果保存到文件
将结果保存到文件可以使用pandas库中的to_excel函数，具体代码如下：
# 将合并后的结果保存到文件
merge_data.to_excel('result.xlsx', index=None)
其中，result.xlsx是保存结果的文件名，index=None表示不需要保存索引列。
五、完整代码示例
完整的代码示例如下：
import pandas as pd
# 读取需要进行操作的数据
data1 = pd.read_excel('data1.xlsx')
data2 = pd.read_excel('data2.xlsx')
# 使用Vlookup实现数据关联
merge_data = pd.merge(data1, data2, on='key')
# 将合并后的结果保存到文件
merge_data.to_excel('result.xlsx', index=None)
在使用前需要将data1.xlsx和data2.xlsx放置到代码文件同一目录下。
六、示例说明
为了更好地理解如何使用Python实现Excel的Vlookup功能，我提供两个简单的示例说明：
- 实现在一个Excel表格中根据某一列的值关联另一个表格：
在这个示例中，我们有两个表格，一个关于商品ID和价格的表格，另一个关于商品ID和名称的表格。我们希望在第一个表格中添加商品名称列，通过商品ID和第二个表格关联。
- 实现在多个Excel表格中根据某一列的值关联数据：
在这个示例中，我们有多个表格，每个表格中的一列为ID号，其它为需要关联的数据。我们需要在一个新表格中，根据ID号将每个表格中的数据关联起来，形成一张完整的表格。
以上两个示例中，我们都可以使用Python实现，具体实现步骤可以参考上面的完整代码示例。